西门子全集成驱动系统新闻发布会在京举办

[本刊讯]5月15日,2013年中国西门子驱动技术媒体与分析师交流会暨全集成驱动系统新闻发布会在京举办,西门子工业业务领域驱动技术集团首席执行官方润朗（Ralf-Michael Franke）、总经理林斌围绕西门子相关业务发展及战略情况,与媒体及分析师进行了交流。     

基于多变量动态算法的Hadoop负载均衡优化与实现

分析了云计算平台Hadoop负载均衡机制,针对Hadoop系统自带的均衡器要预先输入阈值才能运行的不足,通过多变量动态估计阈值对其进行优化与实现,依据集群磁盘空间负载情况和集群繁忙程度,动态估计均衡器的阈值,并给出了与估计阈值相关的计算公式,在此基础上采用集群系统对上述算法进行了测试验证.实验结果表明,对比Hadoop系统自带的需要固定阈值的均衡器,新方法能在均衡过程中利用系统相关信息动态估计阈值,对Hadoop的负载均衡优化取得更加令人满意的效果.     

钢铁企业兼并重组及资源整合

Hamel将培育核心竞争力划分为三个阶段：即开发和获取核心竞争力的组成要素阶段、核心竞争力要素整合阶段和核心产品的市场开发阶段。企业兼并重组的流程与此三个阶段密切相关：资产重组与开发、获取核心能力的组成要素密切相关．     

连平鹰嘴桃矿物元素及糖酸组分与糖酸比的灰色关联分析

目的 研究连平鹰嘴桃种质资源的品质,积累相关数据。方法 采集鹰嘴桃主产区58个样品,运用电感耦合等离子体发散光谱法（inductively coupled plasma spectrometer, ICP）检测14种矿物元素,液相色谱法测定4种可溶性糖组分和4种有机酸组分。运用灰色关联度分析矿物元素、糖酸组分、总糖和总酸含量等营养成分含量与糖酸比的关联度。结果 鹰嘴桃样品的14种矿物元素(K、P、Mg、Ca、Na、Al、Fe、Cu、Mn、B、Zn、Co、Ni、Li), 含量分别为1682～2781、101.7～225.6、51.05～95.90、32.05～105.30、31.24～57.01、0.15～5.85、0.71～9.28、0.15～1.39、0.34～3.53、0.81～2.14、2.01～6.00、0.010～0.066、0.011～0.130、0.022～0.056 mg/(kg FW);4种糖组分(蔗糖、山梨糖醇、葡萄糖、果糖)的含量分别为165.12～367.58、28.90～85.93、20.68～34.39、11.24～29.21 mg/(g FW);4种有机酸组分（苹果酸、奎尼酸、柠檬酸、琥珀酸）的含量分别为1.61～4.19、1.08～3.00、0.14～0.76、0.022～0.100 mg/(g FW)。矿物元素、可溶性糖组分和有机酸组分跟鹰嘴桃糖酸比都有较高的关联度。P、K、Na、Mg含量与糖酸比关联度相对较高;蔗糖含量与糖酸比关联度最大,果糖含量关联度相对最小;有机酸组分与糖酸比关联度依次为苹果酸＞奎尼酸＞琥珀酸＞柠檬酸。结论 糖酸比可以较好的反映鹰嘴桃的品质。P、K、Na、Mg、蔗糖含量、苹果酸含量与鹰嘴桃品质关联度相对较大。     

反应时间对高纯三氧化钼的影响

通过考察反应时间对高纯三氧化钼的影响,建立反应时间与高纯三氧化钼物理化学性质之间的对应关系,为生产高纯三氧化钼提供数据依据。     

老化油脱水新技术应用

通过对老化油的热化学-离心脱水技术在现场工业化应用,研制了针对老化油加热的自变相掺蒸汽加热装置和掺蒸汽-活性热水水洗加热工艺;研制了水洗沉降缓冲罐;在对国内外老化油处理工艺进行调研的基础上．优选老化油脱水的关键设备-碟片离心机及脱水工艺。依托红浅原油处理站在现场建成一套老化油脱水试验装置并开展现场试验研究,通过试验达到了研究的各项指标,实现了老化油独立高效处理的目的。     

EXCEL模板在数据处理中的应用

本作利用EXCEL强大的表格计算功能,编制了平面度误差检测数据处理模板、加油机检定数据处理模板、压力表检定数据处理模板,应用于实际工作中,收到了良好的效果。下面仅以加油机检定数据处理模板为例,介绍EXCEL模板的制做过程。     

换热管试压胎具的设计

在换热设备制造过程中,一般要求对换热管进行逐根压力试验或抽验。本文讨论利用换热管端面进行密封的试压胎具的设计。     

钢材交易市场基本状况分析

钢材交易市场已成为钢材流通中商流、物流、信息流的主要载体。2008年保守估计我国钢材交易市场已经达1500个左右。如果对各地区的重点钢材交易市场在某一时期内的钢材净流入（出）量、期末钢材库存量、钢材销售价格等情况有一个相对准确、及时的统计,对钢铁企业、钢材经销商提高市场形势判断的准确性是有帮助的。     

非正态分布统计量化评估的研究

０　引言目前,各行各业都在评估,但要使评估的结果合理地反映客观实际是相当困难的,除难以控制的因素外,主要难处有两点：其一是寻求服从标准正态分布Ｎ（０,１）的标准分数或称基本分数问题;其二是加权整合问题１　数学模型和基本分数问题将测验分数或被评估项目的量化分数称为原分数在大样本的情况下,由于各科目原分数总体服从正态分布,因而国内外普遍采用Ｚ分数作为分数转换的基本分数在小样本的情况下,我们采用非正态分布统计量化评估的数学模型［１］：Φｋ,ｉ＝Ｓ∑ｎｉ＝１∑ｉ·ｊｗｉ′（ｐｚ）（１）ｋ,ｉ·ｊ…